最小间距可控的稀疏阵列综合

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非均匀阵列广泛应用于声纳探测、卫星通信和雷达跟踪等领域,相较于传统的均匀布局阵列,非均匀的布局方式可以减少单元数目,而且综合方向图时能够有效地抑制栅副瓣电平。但是考虑实际阵列天线的结构,相邻单元的间距则必须考虑在内,不然间距太小会造成很强的互耦效应,或者无法在实际中进行加工。目前有一种交替凸优化(Alternating Convex Optimization,ACO)的方法,用于综合单波束的聚焦或赋形方向图,该方法通过对权值系数的优化控制来影响挑选单元的激励分布,从而实现最小单元间距的控制,但是考虑的情况过于简单,只是对各向同性理想点源的线阵进行稀疏综合。本文的工作基于该方法,在考虑最小单元间距约束的条件下,进行了更全面、更实际的综合研究,主要如下:1)在两段式的波束成形网络(Beamforming Networks,BFN)馈电结构下,提出了 交替线性编程(Alternating Linear Programming Optimization,ALPO)方法来综合稀疏的和差波束阵列。在多区域副瓣复杂约束下,更高效地综合了最小间距和激励动态范围比(Dynamic Dange Ratio,DRR)同时可控的和差波束方向图,并对其进行了全波仿真和扫描功能的验证。2)综合最小间距可控的平面阵列,通过将权值向量设置为一个“方框”矢量,并对其进行平移来控制单元位置分布,进而约束单元间的间距。另外通过网格细分迭代优化的方法来得到稀疏阵元位置的解,在提供更大位置解的空间时,保证优化过程中的计算时间不会提高很多。每次迭代后既能满足方向图性能,还可以进一步减少阵元的数目。3)提出了 一种修正的拓展交替凸优化(Refined Extended Alternating Convex Optimization,REACO)方法,用于综合最小间距可控的含耦合多波束圆环稀疏阵列。该方法中,为每个单元引入了激励集合矢量(Collective Excitation Coefficient Vector,CECV)及其能量上界,通过约束能量上界可以找到产生多波束方向图的公共单元位置。将CECV向量和权值向量分别作为优化变量,以便有效地控制单元最小间距。此外,得到优化的阵元激励之后,再通过仿真获得阵列的有源单元方向图(Active Element Patterns,AEPs)来近似附近的单元方向图,这样迭代更新单元位置和激励,从而将耦合效应纳入综合过程中。
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